踩坑实战：资源受限场景C#对接国产PLC，轻量采集架构百点稳跑18M内存

上个月做了几个小型灌区泵站的远程监控改造，现场用的是低端ARM架构嵌入式工控机，标配64M内存，跑Linux精简系统，要对接国产小型PLC做数据采集，一共八十多个模拟量、二十多个开关量，合计百来个点位，还要做本地逻辑控制和4G数据远传。一开始图省事，直接用了常用的第三方Modbus库，加上业务逻辑，程序跑起来内存直接占了50多M，再加上系统和其他服务，内存所剩无几，偶尔GC卡顿一下，数据就跟着丢包，低算力CPU还经常跑到100%卡半天。本来觉得百八十个点的采集是个很小的活，结果在资源受限的场景下，常规的重型方案完全水土不服。后来干脆推倒重来，基于最小依赖原则做了一套极简轻量采集架构，协议自己实现、调度自己做、内存全复用，最终百点采集稳定运行在18M内存左右，CPU占用常年10%以内，现场连续跑了三个月零故障。今天把这套完整的轻量方案分享出来，针对低算力、小内存的资源受限场景，对接国产PLC做数据采集，全是极致优化的工程干货，做嵌入式、边缘采集、小型站点的朋友可以参考。一、为什么常规采集方案在资源受限场景水土不服很多人做采集，上来就找第三方框架、成熟库，功能越全越好。但在资源受限的嵌入式、低端工控场景，功能冗余的重型方案，往往是问题的根源。